Les méthodes d'entraînement et l'approche souveraine de Golem.ai
Golem.ai, acteur
incontournable de l’IA explicable, se distingue par son approche qui s’éloigne
des méthodes traditionnelles d’apprentissage automatique. Contrairement aux
modèles basés sur le machine learning, qui nécessitent de vastes ensembles de
données et des phases d’entraînement complexes, Golem.ai repose sur une
technologie neuro-symbolique. Cette approche garantit une technologie
compréhensible, auditable et conforme aux normes RGPD, tout en s’affranchissant
des biais et des problématiques liées au stockage des données. Celle-ci
s’inscrit pleinement dans une logique de souveraineté numérique, en permettant
aux entreprises de déployer une intelligence artificielle maîtrisée, sans
dépendance aux infrastructures extra-européennes. Dans ce contexte, il est
intéressant d’explorer les différents types d’apprentissage utilisés dans le
domaine de l’IA pour mieux comprendre les spécificités de la démarche de la
startup.
Pré-entraînement : une étape non supervisée ou auto-supervisée
L’apprentissage non
supervisé et auto-supervisé reposent tous deux sur l’utilisation de données non
étiquetées, c’est-à-dire des informations brutes sans annotations humaines.
Dans la méthode non supervisée, l’algorithme analyse ces données pour découvrir
des structures cachées, comme des regroupements ou des motifs sous-jacents.
Cette méthode est particulièrement utile dans des domaines tels que la
segmentation de clientèle ou la détection d’anomalies car elle permet de
révéler des tendances ou des comportements inattendus. L’apprentissage
auto-supervisé va plus loin en générant ses propres étiquettes à partir des
données brutes. Par exemple, il peut apprendre à deviner un mot manquant dans
une phrase ou à compléter une image partiellement masquée, un peu comme
résoudre un puzzle incomplet. Ces techniques sont souvent utilisées dans le
pré-entraînement des grands modèles de langage (LLM) tels que GPT ou Llama. Ils
exploitent ainsi des millions de textes ou d’images pour développer une
compréhension approfondie des relations entre les mots ou les éléments visuels.
Ces capacités ouvrent la voie à des applications variées, comme répondre à des
questions, traduire du texte ou prédire des tendances. L’apprentissage non
supervisé et auto-supervisé reposent donc sur des données non étiquetées.
Golem.ai se distingue en utilisant une technologie qui traite directement les
flux d’informations sans nécessiter de pré-entraînement massif.
L’ajustement (fine-tuning), l’apprentissage supervisé et semi-supervisé
Le fine-tuning, ou
ajustement fin, est une étape clé pour rendre un modèle d’intelligence
artificielle pré-entraîné capable de réaliser une tâche spécifique.
Contrairement au pré-entraînement, qui utilise de grandes quantités de données
générales pour donner au modèle une base de connaissances, le fine-tuning se
concentre sur des données plus ciblées et spécialisées. Par exemple, si un
modèle a appris à comprendre le langage en général, le fine-tuning peut l’aider
à classer des emails ou à détecter des émotions dans des textes. Quand cette
méthode est supervisée, elle utilise des exemples annotés, c’est-à-dire des
données où les bonnes réponses sont déjà indiquées. En mode semi-supervisé,
elle combine ces données annotées avec un grand nombre d’informations non
étiquetées pour réduire les efforts liés à l’annotation manuelle tout en
conservant une bonne performance. Cette approche est particulièrement utile
dans des domaines comme la médecine ou le droit, où il est difficile et coûteux
de produire des données annotées. Grâce au fine-tuning, les modèles peuvent
être adaptés rapidement et efficacement à des besoins spécifiques sans
nécessiter un entraînement complet depuis zéro, ce qui économise du temps et
des ressources. Le fine-tuning est une étape clé pour adapter un modèle
pré-entraîné. En revanche, Golem.ai fonctionne sans phase d’entraînement ni
ajustement manuel, offrant ainsi une mise en œuvre rapide et efficace.
L’apprentissage par renforcement
L’apprentissage par
renforcement fonctionne un peu comme un jeu où un modèle apprend par essais et
erreurs. Chaque fois qu’il prend une décision, il reçoit une récompense s’il
agit correctement ou une pénalité s’il se trompe. Contrairement aux autres méthodes
d’apprentissage, il n’a pas besoin de données préalablement annotées : il
apprend en interagissant directement avec son environnement. Par exemple, dans
des jeux vidéo comme AlphaGo Zero, le modèle joue contre lui-même encore et
encore, améliorant ses stratégies à chaque partie pour devenir imbattable. Dans
certains cas, comme pour les grands modèles de langage (LLM), cette méthode est
enrichie par des retours humains : des évaluateurs jugent les réponses générées
par le modèle (par exemple : “cette réponse est meilleure que celle-là”), ce
qui l’aide à produire des résultats plus utiles et plus sûrs. Cette méthode est
également utilisée dans des domaines variés, comme la robotique (pour apprendre
à naviguer de façon autonome), la gestion énergétique (pour optimiser la
consommation d’énergie) ou encore les systèmes de recommandation (comme ceux
qui suggèrent des films ou des produits). En arrière-plan, des calculs
mathématiques sophistiqués permettent au modèle de trouver le bon équilibre
entre des objectifs immédiats et des résultats à long terme.
L’approche de Golem.ai
Golem.ai adopte une technologie fondée sur la compréhension symbolique du langage naturel. Cette méthode est supervisée mais ne nécessite ni phase d’entraînement, ni stockage massif de données, ce qui élimine les biais algorithmiques et garantit une transparence totale dans les décisions prises par l’IA. En proposant une intelligence artificielle robuste, frugale et explicable, la startup répond aux enjeux actuels d’éthique et de responsabilité tout en offrant aux entreprises des solutions performantes adaptées à leurs besoins spécifiques. Elle s’inscrit également dans une stratégie d’autonomie technologique, en offrant aux entreprises des solutions d’intelligence artificielle entièrement maîtrisables, sans dépendance aux fournisseurs non européens.